未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人自主探索是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主控制的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),其主要目標(biāo)是驅(qū)動(dòng)機(jī)器人在沒有人為干預(yù)的情況下完成未知環(huán)境的地圖構(gòu)建。目前,大量的探索策略都是基于邊界點(diǎn)理論,本文在邊界點(diǎn)理論的基礎(chǔ)上,提出了一種高效的探索策略,使機(jī)器人能夠快速地完成探索任務(wù)。整個(gè)探索策略被分成兩個(gè)大的部分:探索目標(biāo)點(diǎn)的確定和機(jī)器人的路徑規(guī)劃。針對(duì)這兩個(gè)部分,本文主要進(jìn)行了以下工作:在探索目標(biāo)點(diǎn)的確定問題上,提出了最優(yōu)邊界點(diǎn)提取算法。首先將快速隨機(jī)生成樹算法應(yīng)用到二維柵格地圖上來生成探索邊界點(diǎn),然后基于機(jī)器人在自主探索過程中的信息增益、導(dǎo)航代價(jià)和機(jī)器人對(duì)自身定位的精確程度3個(gè)要素構(gòu)建了邊界點(diǎn)評(píng)估函數(shù)。在此基礎(chǔ)上,借鑒螢火蟲算法思想,對(duì)生成的所有邊界點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,并使用評(píng)估函數(shù)在優(yōu)化后的結(jié)果中選擇得分值最高的邊界點(diǎn)來作為探索目標(biāo)邊界點(diǎn)。在路徑規(guī)劃部分,本文提出多步探索策略。首先,對(duì)動(dòng)態(tài)窗口算法的軌跡評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。其次,在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航去最優(yōu)邊界點(diǎn)的過程中,不是直接規(guī)劃出機(jī)器人當(dāng)前位置到目標(biāo)邊界點(diǎn)的路徑,而是設(shè)定了一個(gè)局部探索路徑步長(zhǎng)。當(dāng)機(jī)器人的移動(dòng)距離達(dá)到設(shè)定的局部探索路徑步長(zhǎng)時(shí),我們對(duì)邊界點(diǎn)重新優(yōu)化并選擇... 

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 邊界點(diǎn)生成研究現(xiàn)狀
        1.2.2 邊界點(diǎn)選擇研究現(xiàn)狀
        1.2.3 路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 移動(dòng)機(jī)器人探索相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 里程計(jì)模型
    2.2 激光測(cè)距傳感器模型
    2.3 ROS機(jī)器人操作系統(tǒng)
    2.4 基于激光雷達(dá)的SLAM建圖
        2.4.1 SLAM數(shù)學(xué)模型
        2.4.2 SLAM關(guān)鍵技術(shù)
        2.4.3 基于粒子濾波的GMapping算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 自主探索最優(yōu)邊界點(diǎn)提取算法
    3.1 探索邊界點(diǎn)生成
        3.1.1 RRT算法
        3.1.2 基于RRT算法的邊界點(diǎn)生成算法
    3.2 邊界點(diǎn)評(píng)估模型
    3.3 隨機(jī)邊界點(diǎn)優(yōu)化算法
        3.3.1 螢火蟲算法
        3.3.2 基于螢火蟲算法的邊界點(diǎn)優(yōu)化算法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 多步探索策略
    4.1 DWA算法
        4.1.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型
        4.1.2 速度采樣
        4.1.3 評(píng)價(jià)函數(shù)
    4.2 基于改進(jìn)DWA算法的多步探索策略
        4.2.1 局部探索路徑步長(zhǎng)
        4.2.2 改進(jìn)的多步探索策略
    4.3 本章小結(jié)
第五章 自主探索與地圖構(gòu)建實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置
    5.2 邊界點(diǎn)優(yōu)化結(jié)果
    5.3 多步探索策略結(jié)果
    5.4 和其他探索策略比較
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于激光雷達(dá)與雙目視覺的移動(dòng)機(jī)器人SLAM研究[J]. 王消為,賀利樂,趙濤.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2018(03)
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[3]基于雙向激光回環(huán)檢測(cè)的SLAM算法研究[J]. 鄭雪鶴,孫作雷.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2017(20)
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[6]移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)綜述[J]. 朱大奇,顏明重.  控制與決策. 2010(07)
[7]SLAM數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的比較分析[J]. 曾文靜,張鐵棟,姜大鵬.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2010(04)
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碩士論文
[1]基于激光雷達(dá)的室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航與行人跟蹤研究[D]. 鄭燦濤.華南理工大學(xué) 2018
[2]基于ROS的全向移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 張鵬.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[3]移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)環(huán)境探索與路徑規(guī)劃問題的研究[D]. 王丹陽.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[4]基于RGB-D傳感器的移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人功能軟件開發(fā)及應(yīng)用[D]. 居青.東南大學(xué) 2016
[5]基于ROS的未知環(huán)境移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航研究[D]. 高帥.東北大學(xué) 2015
[6]基于分層混合特征結(jié)構(gòu)的多機(jī)器人系統(tǒng)地圖創(chuàng)建研究[D]. 李雨晨.北京工業(yè)大學(xué) 2014
[7]螢火蟲優(yōu)化算法的研究與改進(jìn)[D]. 亢少將.廣東工業(yè)大學(xué) 2013
[8]螢火蟲算法研究及其在水下潛器路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[D]. 董靜.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[9]服務(wù)機(jī)器人室內(nèi)未知環(huán)境主動(dòng)探索與特征地圖構(gòu)建[D]. 李志鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3711168